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소개
Python의 matplotlib를 사용하여 그래프를 그릴 때, 가끔 'TypeError: can't multiply an array of shape ... with an array of shape ...'라는 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 주로 두 개의 배열의 형태가 호환되지 않을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 함께 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.
에러 발생 예시 코드
우선, 'TypeError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 두 개의 배열 생성 (크기가 다름)
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60]])
# 배열 곱셈 시도
result = x * y
plt.plot(x, result)
plt.show()
에러 해결 방법
1. 배열 크기 맞추기
가장 먼저 확인해야 할 점은 두 배열의 크기가 호환되는지 여부입니다. numpy에서 두 배열 사이의 연산을 수행할 때는 배열의 차원과 크기가 일치해야 합니다.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# x와 y의 배열 크기를 맞춤
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([10, 20, 30, 40]) # y의 크기를 x와 맞춤
# 배열 곱셈 수행
result = x * y
plt.plot(x, result)
plt.show()
2. 브로드캐스팅 사용하기
numpy에서는 브로드캐스팅 기능을 통해 다차원 배열 간의 연산을 간소화할 수 있습니다. 배열의 형태가 맞지 않더라도 서로 규칙을 따른다면 자동으로 변환됩니다. 다음은 브로드캐스팅을 활용한 코드입니다.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1차원 배열과 2차원 배열을 사용한 예
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([[10, 20, 30, 40], [10, 20, 30, 40]]) # y는 2차원
# 브로드캐스팅을 통한 곱셈
result = x * y[0] # y의 첫 번째 행을 사용
plt.plot(x, result)
plt.show()
마무리
이번 블로그 글에서는 matplotlib에서 발생할 수 있는 'TypeError: can't multiply an array of shape ... with an array of shape ...' 오류에 대한 해결 방법을 살펴보았습니다. 배열의 크기를 적절하게 조정하거나 브로드캐스팅을 활용함으로써 쉽게 문제를 해결할 수 있습니다. 데이터를 시각화할 때는 항상 배열의 형태를 신경 쓰고, 각 연산이 올바르게 수행될 수 있도록 하는 것이 중요합니다.
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